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2024년 한국공학한림원 신입 정회원, 일반회원에 우리 대학 교원 7인 선정
한국공학한림원은 2024년도 신입회원 명단을 지난 12월 26일 발표했다.
한국공학한림원은 공학기술계의 석학과 산업현장의 리더들을 회원으로 선발해 정책 연구, 공학 문화 확산 및 인재 양성 등 활동을 펼치고 있다.
이번 2024년 신입회원 심사 결과 50명의 정회원과 58명의 일반회원이 선정됐다. 공학한림원 회원은 10개월간의 다단계 심사를 거쳐 선정된다.
정회원은 만 65세 미만인 기존 일반회원 중 선정되며 임기는 5년이다. 선발에는 업적 심사와 더불어 전체 정회원 서면 투표 등이 필요하다.
우리 대학 기계공학과 박수경 교수, 기계공학과 배충식 교수, 신소재공학과 배병수 교수가 2024년 신입 정회원에, 전기및전자공학부 강준혁 교수, 전기및전자공학과 이현주 교수, 바이오및뇌공학과 이도헌 교수, 물리학과 박용근 교수가 2024년 신입 일반회원에 선정됐다.
한국공학한림원 정회원은 공학계의 ‘명예의 전당’으로 불린다. 우리나라 뿐 아니라 공학한림원이 있는 전 세계 27개국에서 ‘권위자’ 대접을 받는다. 정회원이 되려면 15년 이상 경력을 쌓아 일반회원 자격을 받은 뒤 별도의 심사를 거쳐야 한다.
이번 신입회원 선임에 따라 공학한림원의 정회원은 289명, 일반회원은 369명이 됐다.
2024.01.03
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햇빛만으로 결빙 방지되는 필름 개발
열선, 스프레이 및 오일 주기적 도포, 기판 디자인 변경 등 없이도 금나노입자의 광열 효과를 산업현장에 적용할 수 있는 방빙/제빙 필름 코팅 기술이 개발되었다.
우리 대학 기계공학과 김형수 교수 연구팀(유체 및 계면 연구실)과 화학과 윤동기 교수 연구팀(연성 물질 나노조립 연구실)의 공동융합연구를 통해 단순 증발만으로 금 나노막대 입자를 사분면으로 균일하게 패터닝 할 수 있는 원천 기술을 확보하고, 이를 이용해 결빙 방지 및 제빙 표면을 개발했다고 3일 밝혔다.
최근 다양한 코팅 기법을 이용해 목표물 표면의 성질을 제어하려는 연구가 많이 진행되고 있으며, 특히, 기능성 나노 재료 패터닝을 통한 방식이 큰 주목을 받고 있다. 이 중에서도 금 나노 막대(GNR)는 생체 적합성, 화학적 안정성, 비교적 쉬운 합성, 표면 플라즈몬 공명이라는 안정적이면서도 독특한 특성으로 인해 유망한 나노물질 중 하나로 여겨지고 있다. 이때, 금 나노 막대의 성능을 극대화하려면 높은 수준의 증착 필름의 균일도와 금 나노 막대의 정렬도를 획득하는 것이 매우 중요하며, 현재 이를 구현하는 것은 여전히 해결해야 할 큰 문제다.
이를 해결하고자, 공동연구팀은 자연계에서 쉽게 추출이 가능한 차세대 기능성 나노 물질인 셀룰로오스 나노크리스탈(CNC)를 활용했다. 셀룰로오스 나노크리스탈 사분면 템플릿에 금 나노 막대를 공동 자가 조립해 균일하게 건조되면서 코팅 전체 면적에 환형으로 균일하게 정렬된 금 나노막대 필름을 개발하는 데 성공했다. 이번 연구에서 획득한 높은 균일도와 정렬도를 갖는 금 나노막대 필름은 기존 커피링 필름과 비교해 향상된 플라즈모닉 광학/광열 성능을 보였으며, 이는 가시광선 파장 영역대의 빛 조사만으로 방빙/제빙 역할을 해낼 수 있음을 연구팀은 실험적으로 증명했다.
기계공학과 김형수 교수는 “이 기술은 플라스틱 및 유연 표면 위에도 제작이 가능해 이를 외장재 및 필름에 활용하면 자체적으로 열에너지를 발생시킬 수 있어, 겨울철에 큰 문제가 되는 자동차 성에, 항공기 제빙, 주거/상용 공간의 유리창 등 다양한 분야에서 자발적 열에너지 하베스팅 효과를 통해 에너지 절약 효과를 가져다 줄 수 있을 것으로 기대한다”고 언급했다. 한편 화학과 윤동기 교수는 “필름화하기 힘들었던 나노셀룰로오스-금입자 복합체를 대면적에서 자유롭게 패터닝해 결빙 소재로 사용할 수 있고, 금의 플라즈모닉 성질을 이용한다면 마치 유리를 장식하는 스테인드 글래스처럼 사용할 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 언급했다.
해당 연구 결과는 기계공학과 편정수 박사과정, 박순모 박사(KAIST졸업, 現 코넬 대학교 박사 후 연구원)가 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 2023년 12월 8일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Plasmonic Metasurfaces of Cellulose Nanocrystal Matrices with Quadrants of Aligned Gold Nanorods for Photothermal Anti-Icing, https://doi.org/10.1038/s41467-023-43511-9) 그리고, 연구의 우수성을 인정받아 국제 저널‘재료과학과 화학(Materials Science and Chemistry)’ 과 ‘무기 물리화학(Inorganic and Physical Chemistry)’ 두 편집자 하이라이트(Editors’ Highlights) 페이지에 선정됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 개인기초 중견 연구(MIST: 2021R1A2C2007835)와 멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터 (MSIT: 2018R1A5A1025208) 지원을 받아 수행됐다.
2024.01.03
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CES 2024에서 인공지능, 지속가능성 기술 선보이다
우리 대학이 이달 9일부터 12일까지 4일간 '국제전자제품박람회(이하, CES 2024)'에 참가한다.
CES 2024는 미국 라스베이거스에서 진행되는 세계 최대 규모의 박람회다. 'KAIST, 글로벌 가치창출(the Global Value Creator)'을 슬로건으로 정한 올해 전시에서는 '인간 지능, 이동성 및 현실의 범위 확장'과 '인간 보안(Human Security) 및 지속 가능한 발전의 추구'라는 두 가지 주제 아래 출품 기술을 선정했다.
인공지능, 모빌리티, 가상현실, 헬스케어 및 인간 보안, 지속가능발전 등 각기 다른 분야에서 두각을 드러내고 있는 24개의 창업기업 및 예비창업팀의 기술이 KAIST가 라스베이거스 유레카 파크에서 약 232㎡ 크기로 단독 운영하는 부스에서 관람객을 맞을 예정이다.
'인간 지능, 이동성 및 현실의 범위 확장'과 관련된 기술을 다루는 첫 번째 분야에서는 ▴마이크로픽스 ▴파네시아 ▴딥오토 ▴엠지엘 ▴리포츠 ▴나니아랩스 ▴엘팩토리 ▴한국위치기술 ▴오드아이 ▴플랜바이테크놀로지스 ▴무빈 ▴스튜디오랩 등 12개 기업이 참여한다.
'인간 보안 및 지속 가능한 발전의 추구' 분야에서는 ▴알데바 ▴에이디엔씨(ADNC) ▴솔브 ▴아이리스 ▴블루디바이스 ▴배럴아이 ▴티알 ▴에이투어스 ▴그리너즈 ▴아이론 보이즈 ▴샤드파트너스 ▴킹봇 등 12개 업체의 기술이 소개된다. 특히, '알데바'는 생체 모사 소재 및 프린팅 기술로 2023년 대한민국 기업 대상 및 도전 K-Startup 대통령상을 받은 기업으로 현재까지 45억 원 규모의 투자 유치를 달성했다. '나니아랩스'는 제조업 인공지능(AI) 디자인 솔루션 기술을 앞세워 2022년 K-테크 스타트업 대상을 수상했고, 현재까지 35억 원의 투자를 유치했다. '파네시아'는 2024 CES에서 혁신상을 수상한 기업으로 혁신적인 팹리스 인공지능(AI) 반도체 기술을 인정받아 시드라운드(초기 투자단계)로만 160억 원의 투자를 유치했다.
한편, 학생창업팀도 이번 전시에서 활약한다. '스튜디오랩'은 상품 이미지를 업로드하면 상세 페이지를 자동으로 생성하는 소프트웨어인 '셀러캔버스'를 개발해 2024 CES에서 인공지능 부문 최고혁신상을 수상했다.
KAIST 전시관 중앙 스테이지에서는 9일부터 11일까지 참여기업 인터뷰를 진행할 예정이며, 10일 오후 5시부터 오후 7시까지 초청 투자자와 참여기업이 네트워킹하는 KAIST 나이트(NIGHT) 이벤트도 열린다.최성율 기술가치창출원장은 "KAIST는 이번 CES 2024에서 딥사이언스 및 딥테크에 기반한 창업기업을 통해 인류의 지능·모빌리티·공간의 한계를 극복하고, 인간 보안 및 지속가능발전의 문제를 해결하는 글로벌 가치창출 선도대학의 비전을 실현하는 성과를 보여줄 계획이다"라고 밝혔다.
2024.01.02
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권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정, IEEE ICDM 2023 최우수논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다.
IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다.
이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서-열차 분해(Tensor-Train Decomposition)와 인공신경망을 결합하여 압축 성능을 향상했으며, 행과 열을 재배치하고 차원을 증가시키는 등 입력 텐서의 형태에 대한 최적화를 통해 압축 성능을 추가로 개선하였다. 또한, 다양한 실세계 데이터를 사용하여 제안된 방법의 우수성과 범용성을 검증하였다.
권태형, 고지훈 학생은 “항상 연구에 대한 열정이 가득하시고, 창의적인 아이디어를 제공하여 연구의 돌파구를 열어 주신 신기정 교수님의 지도 덕분에 수상이 가능했다”며 “해당 아이디어가 더욱 고도화되어, 추천시스템, 이상 탐지, AI 모델 경량화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기를 바란다”고 말했다.
이 연구에는 권태형 박사과정, 고지훈 석박통합과정, 신기정 교수 외에 숭실대학교 정진홍 교수가 참여하였으며, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2024.01.02
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중소기업R&D공유센터, '중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 활성화 워크숍'개최
우리 대학 중소기업R&D공유센터(센터장 장영재)가 '중소기업 기술혁신을 위한 산학협력 전략과 사례' 워크숍을 지난 21일 파크하얏트 부산에서 개최했다. 중소기업R&D공유센터는 과학기술정보통신부 지원으로 2021년 개소했다. 4대 과기원(KAIST·GIST·DGIST·UNIST)에 재직 중인 24명의 교수와 84명의 연구원이 43개 기술혁신형 중소기업과 장기적인 팀을 이루어 6개 기술 분과를 구성했다. 이들은 연구실 전략기술 로드맵 개발, 기술이전 및 사업화, 기술 자문, 기술개발 사업 제안서 작성, 교육, 시험분석 장비 지원 등을 꾸준히 수행해 왔다.지난 3년간의 중소기업 기술혁신 및 활성화를 위해 노력한 결과를 돌아보고, 산학연 플랫폼으로써 한 단계 도약하는 방안을 논의하기 위해 마련된 이날 행사에는 4대 과기원의 우수 연구진과 파트너 중소기업 관계자 등 30여 명이 참석했다.참석자들은 기존의 네트워크를 기반으로 향후 산학협력을 통한 중소기업 가치 네트워크 형성 사례를 공유하고 활성화 방안 모색을 위한 토론을 진행했다. 이태억 전임 센터장(KAIST 명예교수)은 "인적, 물적 자원이 부족한 중소기업의 기술혁신을 위해서는 기술이 축적되어 있고 전문인력과 연구 기반을 갖춘 대학연구실과 장기적인 풀뿌리 협력이 중요하다"고 강조했다.
이어, "중소기업R&D공유센터가 구축해 놓은 세계적으로도 독특하고 실효성이 있으며 지속가능한 중소기업과의 산학협력체제를 전국 주요 대학들과 기술혁신형 중소기업들을 대상으로 계속 확산하기 위해 중소벤처기업부 등으로부터의 지원을 모색하고 있다"라고 강조했다.
바이오헬스 분과에 참여한 연구진은 "센터 연구 사업을 통해 펩타이드 용도를 확장하는 다양한 테스트를 시행할 수 있었고, 이를 바탕으로 과제 수탁과 기업과의 협업 가능성이 열렸다"라고 밝히며, "중소기업뿐만 아니라, 기초 연구를 중심으로 하는 학교의 연구진들에게 다양한 기회와 좋은 인사이트를 제공하는 실효성 높은 사업이라고 생각한다"라고 밝혔다.
높은 기술혁신 의지를 가지고 있으나 적합한 교수진을 찾는 데 난항을 겪었던 한 인공지능(AI)기술 관련 중소기업 관계자는 "센터의 큰 도움을 받아 교수진과 매칭되기까지의 진입 문턱을 낮출 수 있었다"라고 전했다.
해당 기업은 2022년 무인 계산대 시스템을 위해 학교 연구진과 협력해 인공지능 기술을 자문받았다. 기술 과제를 통해 다양한 점포에서 사용 가능한 인공지능기반 상품인식 기술, 적은 양의 데이터로 새로운 상품을 추가하는 추가학습 기술 등의 실용화 기술개발 단계를 거쳐 2023년 현재 이를 사업화하기 위한 작업을 진행 중이다.
이 기업 관계자는 "기업과 연구실 간의 장기적이고 안정적인 협력이 필수적인데, 연구실 문턱을 낮춰 중소기업이 접근하기 쉬워진다면 더 많은 중소기업과 학교 간의 산학협력이 이뤄질 것이다"라는 기대감을 내보였다.
이의훈 우리 대학 기술경영학부 교수는 "센터가 기존의 경험을 바탕으로 중소기업과의 네트워크 구축, 가치 창조를 위한 파트너 모색, 부분 가치 네트워크 결성 및 솔루션 개발 경험 공유 등을 수행해 중소기업에 최적의 가치 네트워크를 제안하는 데 기여하고, 장기적으로 중소기업을 위한 브릿지 역할을 할 수 있기를 바란다"고 말했다.
중소기업R&D공유센터 사업에 관심이 있는 각 대학의 연구실 및 중소기업은 센터 공식 메일 계정(smebridge@kaist.ac.kr)을 통해 상세 내용을 문의할 수 있다.
2023.12.29
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박인규 교수팀의 전자 코 기술, 2023년 10대 나노기술 선정
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 개발한 마이크로 LED 가스 센서가 과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회가 수여하는 2023년 10대 나노기술에 선정됐다고 29일 밝혔다. (기술명: 마이크로 LED와 금속산화물 나노소재가 일체된 초저전력 가스센서 기술)
박인규 교수 연구팀은 수십 마이크로미터 크기(마이크로미터: 10-6m)의 초소형 LED 바로 위에 고민감도의 금속산화물 나노소재가 집적된 광활성식 가스센서 플랫폼을 개발했다. 연구팀은 초소형 마이크로 LED에서 나오는 빛이 금속산화물에 전달되어 광활성시키고 가스 감지 소재로 활용되는 원리를 적용하고, 딥러닝 알고리즘을 이용해 여러 종의 가스를 실시간으로 높은 정확도로 선택적 판별하는 전자코 (electronic nose; E-nose) 기술을 개발했다. (가스 종 판별 정확도 99%, 농도 값 예측 오차 14%)
마이크로 LED 가스 센서는 낭비되는 광 에너지 손실 없이 전달 효율을 높여서 초저전력 가스 감지를 실현했다. 기존 가스센서 대비 소모 전력도 1,000분의 1 수준(10-7~10-4 W)으로 획기적으로 절감했고, 수명이 매우 길고 상온에서 동작하기 때문에 언제 어디서나 장시간 안정적으로 구동이 가능하다.
특히, 마이크로 LED 가스 센서를 이용해 단일 센서만으로도 혼합 가스에 섞여 있는 각 가스의 종류 판별과 농도를 예측하는 전자 코 기술도 개발했다. (그림 2) 사람의 후각을 모사한 전자코 시스템은 일반적으로 서로 다른 다수의 가스 센서를 동시에 활용하고 딥러닝 기반의 패턴인식 기술을 적용해 가스들을 구분하는데, 사용되는 센서의 수가 증가할수록 전체 시스템 부피와 소모 전력 또한 증가한다. 이에 비해 연구팀은 단일 센서만으로도 고성능의 전자코 시스템을 개발했고 전체 시스템의 부피와 소모 전력 절감에 기여했다.
박인규 교수와 이기철 박사과정 연구팀은 지금도 지속적으로 마이크로 LED 가스 센서 기술을 개발 중이며 지금까지의 결과를 올해 저명한 SCI 저널들에서 발표했다. (학술지명: ACS Nano, IF: 17.1. Light: Science & Applications, IF: 19.4. Small, IF: 13.3)
연구책임자인 박인규 교수는 "마이크로 LED 기반의 광원 일체형 가스 센서는 상온 동작이 가능하고 기존의 가열 방식 가스 센서에 비해 소모전력이 1,000분의 1 이하 수준으로 초저전력 구동이 가능해 대기오염 모니터링, 음식물 신선도 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있는 모바일 가스 센서 기술로 발전될 것ˮ이라고 연구의 의의를 설명했다.
과학기술정보통신부와 나노기술연구협의회는 국가연구개발사업 중 매년 우수한 나노기술 10개를 선정해 나노기술에 대한 대국민 인식을 제고하고, 나노기술의 중요성을 알리고 있으며, 공모 분야는 기초원천기술과 산업화 유망기술 두 가지로 나눠져있다. 수상 시에는 기념 상패와 우수성과를 소개하는 홍보 영상 제작이 지원된다. (2023년 10대 나노기술 유튜브 링크:
https://youtu.be/osxylkXhN6M?si=g3MbDdOMgwuJiWUR)
2023.12.29
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이산화탄소 분해 과정 원자 수준에서 관찰하다
대기 중의 온실가스를 제거하고 미래 청정 원료를 생산하기 위해 신재생에너지를 활용한 전기화학적 전환 기술은 탄소중립 달성을 위한 산업계 체제 전환 대응 핵심 기술로 주목받고 있다. 하지만, 이산화탄소를 산업적으로 분해/활용하기 위해서 최근 단원자 전이 금속 촉매가 이산화탄소를 분해하는 차세대 촉매로 큰 기대를 모으고 있으나 아직 이 화학반응 메커니즘 및 촉매 활성 부위가 명확히 밝혀지지 않아 고성능 촉매를 개발하는데 여전한 큰 걸림돌이 돼 왔다.
우리 대학 화학과 박정영 교수 연구팀이 이산화탄소(CO2) 전기환원 과정에서 단원자 구리(Cu) 금속 촉매가 분해되는 과정을 실시간 원자단위로 관찰하고, 주된 반응 활성자리임을 규명하는 데 성공했다고 28일 밝혔다.
전기화학 반응을 이용한 이산화탄소 전환 기술은 공정과 반응 조건이 비교적 간단하면서도 특히 구리 기반 촉매를 사용하면 열역학적 방법으로는 불가능한 고부가가치 화합물을 생산할 수 있어 연구활용 가치 기대가 매우 높다. 하지만, 이산화탄소의 환원반응은 일산화탄소(CO), 메탄(CH4), 에탄올(C2H5OH), 수소(H2) 등의 다양한 생성물들을 함께 만들어 낼 뿐만 아니라 촉매 표면 구조의 변화를 일으킨다는 문제점이 함께 한다. 따라서, 이를 해결하기 위해 전극 표면에서 일어나는 이산화탄소의 환원반응 경로 규명 및 표면 구조 거동 분석이 매우 중요해지고 있으나 액체 전해질 환경에서 반응이 이루어지는 탓에 분석에 어려움을 겪고 있다.
박 교수 연구팀은 전기화학 주사 터널링 현미경(EC-STM) 분석법을 적용해 단원자 구리금속 촉매 표면에서 일어나는 이산화탄소 환원반응을 관찰하고, 이때 표면에 형성되는 산화구리 나노 복합체가 주된 반응 활성자리임을 시각적 증거로 처음 제시했다. 연구진은 구리 전극 표면이 이산화탄소 전환과정에서 환원되며 반응 활성도 및 촉매 표면 구조가 달라진다는 점에 착안, 액체-고체 계면에서 단원자 구리금속 촉매 전극과 반응하는 이산화탄소 분자의 분해 과정을 실시간 원자단위로 포착했다.
우리 대학 박정영 교수는 “이번 연구는 액체-고체 계면 분석에 난항을 겪고 있는 상황에서 단원자 구리금속 기반 촉매 표면의 이산화탄소 전기환원 반응 현상을 원자수준으로 관찰할 수 있었고, 이를 통해 촉매 물질의 활성자리를 결정하고 정밀한 화학반응 경로 설계가 가능하다. 이러한 기술성과는 차후에 이산화탄소의 전기화학적 전환 연구 외에도 탄소중립 정책을 위한 다양한 촉매 소재 연구개발에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
한편, 기초과학연구원, 한국과학기술연구원(KIST), 한국산업통상자원부 그리고 한국연구재단(NRF)의 지원을 받은 이번 연구성과는 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science IF 17.5)’내부 표지 논문으로 최근 선정됐으며 11월 29일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: In Situ Probing of CO2 Reduction on Cu-Phthalocyanine-Derived CuxO Complex)
2023.12.28
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산업및시스템공학과 김현정 교수 연구팀, 2023 Winter Simulation Conference, Simulation Challenge 대회 우승
세계 최대 시뮬레이션 학회인 Winter Simulation Conference(2023년 12월 10일 – 13일, San Antonio, USA)에서 주최한 Simulation Challenge 대회에서 우리 대학 산업및시스템공학과 김현정 교수 연구팀이 우승을 차지하였다. 올해 대회는 반도체 생산 기업인 Micron Technology의 후원으로 개최되었으며 시뮬레이션 모델링 및 분석 도구를 사용하여 반도체 제조의 병목 문제를 해결하고 생산성을 향상시키기 위한 스케줄링 알고리즘을 개발하는 것이 목표로 세워졌다.
대회는 2023년 8월부터 11월까지 총 4라운드에 걸쳐 진행되었으며 각 라운드에서는 시나리오에 기반한 반도체 생산 재고(WIP) 최소화와 공정 간 시간 제약 충족을 목표로 하는 시뮬레이션 기반의 스케줄링을 수행하였다. 특히, 마지막 4라운드에서는 시나리오를 사전에 알지 못하는 조건에서도 우수한 스케줄을 도출하는 방법론을 개발하는 것이 도전 과제였다. 대회에는 전 세계 21개 팀이 참가하였고, 김현정 교수 연구팀은 1, 3, 4라운드에서 1등을 차지하여 최종적으로 대회에서 우승을 차지하였다.
김현정 교수 연구팀은 변화하는 제조 상황에 맞게 반도체 웨이퍼의 공정 흐름을 적절히 제어할 수 있는 시뮬레이션을 활용한 Ensemble-based Adaptive Search 방법을 개발하였다. 이를 통해 김현정 교수 연구팀은 다른 팀에 비해 압도적으로 재고를 감소시키면서 동시에 시간 제약을 효과적으로 충족시키는 결과를 도출할 수 있었다. 김현정 교수 연구팀은 반도체 및 다양한 제조 시스템의 스케줄링 연구를 수행하고 있으며 기존의 연구 결과를 바탕으로 새로운 방법을 탐구하여 우수한 성과를 이뤄냈다. 김현정 교수 연구팀은 이제훈 박사과정, 김두연 박사과정, 안정선 박사과정, 신우진 박사과정으로 구성되었다.
2023.12.26
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쭉쭉 늘어나는 최고 성능의 태양전지 개발
웨어러블 전자소자의 시장 규모가 급격히 커지며 에너지 공급원으로서 잡아당겨 늘려도 작동할 수 있는 스트레쳐블 태양전지가 각광 받고 있다. 이러한 태양전지를 구현하기 위해서는 빛을 전기로 전환하는 광활성층의 높은 전기적 성능과 기계적 신축성 확보가 필수적인데, 이 두 가지 특성은 서로 상충관계를 가지고 있어서 스트레쳐블 태양전지의 구현은 매우 어려운 문제였다.
우리 대학 생명화학공학과 김범준 교수 연구팀이 높은 전기적 성능과 신축성을 동시에 갖는 새로운 형태의 전도성 고분자 물질을 개발해 세계 최고 성능의 스트레처블 유기태양전지를 구현했다고 26일 밝혔다.
유기 태양전지(organic solar cells)는 빛을 받아 전기를 생산하는 광 활성층이 유기물로 구성되는 전자소자로, 기존 무기 재료 기반 태양전지에 비해 가볍고 유연하다는 장점이 있어 몸에 착용할 수 있는 웨어러블 전자소자에 사용 가능하다. 특히, 태양전지는 이러한 전자소자의 전력을 공급하는 필수적인 소자이지만, 기존 고효율 태양전지는 신축성을 가지기 어려워서 웨어러블 소자로 거의 구현된 바가 없다.
김범준 교수 연구팀은 높은 전기적 성질을 가지는 전도성 고분자에 고무처럼 늘어나는 고신축성 고분자를 화학 결합을 통해 연결하여, 높은 전기적 성능과 기계적 신축성을 동시에 가지는 새로운 형태의 전도성 고분자를 개발하였다. 개발된 고분자는 현재 세계 최고 수준의 광전변환효율 (19%)을 가지는 유기태양전지를 구현하면서도, 기존 소자들에 비해 10배 이상 높은 신축성을 달성하였다. 이를 통해 40% 이상 잡아당겨도 작동하는 세계 최고성능의 스트레처블 태양전지를 구현하였으며, 이를 통해 사람이 착용가능한 태양전지의 응용 가능성을 증명했다.
김범준 교수는 "이번 연구를 통해 세계 최고성능의 스트레쳐블 유기 태양전지를 개발했을 뿐만 아니라 새로운 개념의 고분자 소재 개발을 통해 자유형상 및 신축성을 요구로 하는 다양한 전자소자에 응용가능한 소재 원천 기술을 개발했다는 것에 큰 의의가 있다ˮ라고 밝혔다.
이진우, 이흥구 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고, 기계공학과 김택수 교수, 생명화학공학과 리섕 교수팀이 공동으로 진행한 이번 연구는 국제 학술지 `줄(Joule)'에 12월 1일 출판됐다. (논문명: Rigid and Soft Block-Copolymerized Conjugated Polymers Enable High-Performance Intrinsically-Stretchable Organic Solar Cells).
이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.26
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27대 총동문회장에 이윤태 LX세미콘 대표이사 선임
우리 대학이 제27대 총동문회장으로 이윤태(63) LX세미콘 대표이사를 선임했다. 전기및전자공학부 석사학위(85년)와 박사학위(94년)를 취득한 이윤태 신임회장은 1985년 삼성전자에 입사해 반도체 설계전문가로 입지를 다졌으며, 2014년부터 삼성전기 경영을 맡아 부품사업에 대한 안목과 과감한 사업 결단력으로 삼성전기 역사상 처음으로 영업이익 1조 원 시대를 열었다.
이 신임회장은 풍부한 기업경영 경험은 물론 반도체를 비롯한 부품사업에서 뛰어난 역량과 전문성을 두루 갖춘 인물로 평가받고 있으며, 올해 11월 LX세미콘 대표이사로 부임했다.
이윤태 신임회장은 "KAIST는 첨단 과학기술 개발로 지금의 한국 산업계를 성장시킨 원동력이자 근간"이라며, "동문 간의 친목 네트워크를 넘어 모교의 발전을 위해 새로운 가치 창출할 수 있도록 총동문회의 역할을 정립하겠다"라고 밝혔다. 임기는 2024년 1월부터 2년이다. KAIST 총동문회장 이·취임식은 내년 1월 13일 오후 5시 더케이호텔 서울 3층 거문고홀에서 열리는 '2024년 KAIST 총동문회 신년교례회'에서 진행된다.
2023.12.22
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최진석 교수, 국제전기전자공학회 우수 젊은 연구자 상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최진석 교수가 무선 통신 분야에서의 업적으로 국제전기전자공학회(IEEE)의 통신 분야 아시아-태평양 우수 젊은 연구자 상(IEEE ComSoc Asia-Pacific Outstanding Young Researcher Award)을 수상했다고 22일 밝혔다.
최진석 교수는 꾸준한 연구와 혁신적인 아이디어로 통신 기술 발전에 중요한 역할을 해오고 있는 공로를 인정받았다. 해당 상은 매년 아시아-태평양 지역의 젊은 우수 연구자들에게 수여되는 상으로 올해 한국에서는 최진석 교수가 단독으로 수상했다. 그의 연구는 주로 저전력 통신 시스템 개발에 초점을 맞춰 새로운 무선 통신 기술과 솔루션의 개발을 통해 이 분야를 선도해 오고 있다.
특히, 최진석 교수는 무선 통신 분야에서의 창의적이고 도전적인 연구로 인해 꾸준한 평가를 받고 있다. 그의 주력 분야인 저전력 통신 시스템은 에너지 효율성을 극대화하면서도 안정적이고 고효율의 무선 통신을 실현하는 혁신적인 특징을 지니고 있다. 이를 통해 그가 개발한 시스템은 새로운 개념을 제시하며 세계적인 연구자들과 함께 무선 통신 기술의 발전을 선도하고 있다.
최진석 교수의 성과는 국내외의 우수 연구 그룹과의 긴밀한 협업, 다양한 학문 분야와의 융합, 그리고 산업계와의 적극적인 협력을 통해 이뤄지고 있다. 그는 무선 통신 분야에서의 현장 경험과 교육 활동을 통해 학문과 산업 간의 연계를 강조하며, 다양한 분야의 전문 지식을 융합해 새로운 연구 및 기술 개발에 도전하고 있다.
위 상을 받은 최진석 교수는 “앞으로의 통신 시스템은 에너지 효율성이 굉장히 중요한 이슈가 될 것으로 예상되는데, 최적화 이론과 정보이론을 기반으로 에너지 효율적인 통신 시스템을 개발하고자 했던 노력이 국제적으로 인정받아 매우 기쁘다ˮ며, “앞으로 이러한 기술을 실제 통신 시스템에 활용할 수 있도록 지속적인 노력을 하며 다양한 통신 어플리케이션에 적용하는 등 꾸준히 연구를 진행할 계획이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
시상식은 올해 12월 4일부터 8일까지 말레이시아 쿠알라룸푸르에서 열린 통신 분야 최우수 학회 중 하나인 세계 통신 학회(Globecom)에서 진행됐다.
2023.12.22
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‘당신 우울한가요?’ 스마트폰으로 진단하다
요즘 현대인들에게 많이 찾아오는 우울증을 진단하기 위한 스마트폰으로 진단하는 연구가 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 것이다.
연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다. 이번 기술에서는 (1) 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과, (2) 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.
이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다. 이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징이다.
인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습되었다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.
더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다. 예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다.
이번 논문은 전산학부 신재민 박사과정, 전기및전자공학부 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수와 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 그리고 미국 에모리(Emory) 대학교 최진호 교수의 공동연구로 이뤄졌다.
이번 논문은 올해 12월 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.
※ 논문명(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)
이성주 교수는 "이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, "이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00495, 휴대폰 단말에서의 보이스피싱 탐지 예방 기술 개발, No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2023.12.21
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